La Inteligencia Artificial y sus términos son mucho más que un juego de ajedrez

La Inteligencia Artificial IA y sus términos son mucho más que un juego de ajedrez

Por: Rosario Gayol

La Inteligencia Artificial (IA), el aprendizaje de máquinas (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning), son expresiones muy utilizadas e incluso se emplean indistintamente como sinónimos.

Estas frases no son tan nuevas como parecen ya que la pretensión de que las computadoras imiten la inteligencia humana ha llevado su tiempo.  Cada una, además, significa conceptos diferentes aunque, evidentemente, están relacionados.

Inteligencia Artificial (IA):

La Inteligencia Artificial (IA) según el Real Diccionario de la lengua Española, se define como la “Disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje profundo o el razonamiento lógico”.

Al mencionar la frase “inteligencia artificial”, es posible que venga a la mente la imagen de un robot interactuando con un ser humano. De hecho, uno de los hitos que probablemente recuerden los baby boomers es la primera competencia entre Deep Blue, una computadora creada por IBM (RS/6000) y el campeón de ajedrez, Garry Kaspárov. La contiene sucedió el 10 de febrero de 1996 en Filadelfia, Pensilvania. Esta máquina incluía un algoritmo de inteligencia artificial (Minimax) que decidía el movimiento más conveniente, con base en la teoría de juegos. Deep Blue procesaba en aquel entonces, 200 millones de posiciones por segundo y tenía 30 procesadores P2SC. Aún así, Kaspárov ganó la primera contienda y peridó la seunga (2017) con una versión más avanzada del mismo computador: Deeper Blue.

Aprendizaje de máquinas (machine learning)

El aprendizaje de máquinas (machine learning), es una rama de la  Inteligencia Artificial (IA) que ha avanzado de forma vertiginosa. Se define como la ciencia que estudia y promueve el aprendizaje de las computadoras tal como lo hacen los seres humanos. Es decir, mediante datos, observaciones y la interacción con el mundo real.

Watson, otra computadora de IBM, ilustra a la perfección la evolución de la Inteligencia Artificial (IA) hacia el aprendizaje de máquinas bajo el concepto de computación cognitiva. Esta máquina sugrió del equipo de investigación DeepQA en el 2010. A diferencia de Deep Blue, entiende el lenguaje natural y genera hipótesis en función de las evidencias disponibes. Para hacer eso, Watson se alimentó de diccionarios, enciclopedias, taxonomías, textos religiosos, noticias, libros y otros materiales de referencia. Todo ese arsenal informativo y su capacidad de procesamiento de 500 giga bytes por segundo le ayudan a “construir conocimiento”.

Para la presentación de Watson (enero de 2011), IBM organizó también una competencia. Enfrentó así a Watson con dos reiterados vencedores de un juego de preguntas y respuestas por TV llamado Jeopardy.  En esta ocasión, la nóvel máquina venció a la Inteligencia Artificial (IA).

La tecnología de Watson se emplea hoy en día en diferentes aplicaciones: en el área de salud, por ejemplo, emite diagnósticos médicos al utlizar como insumos los síntomas y la historia clínica de los pacientes. En el sector energético, colabora con la optimización de yacimientos petroleros.

Aprendizaje profundo (deep learning)

El aprendizaje profundo (deep learning) es un subtema dentro del aprendizaje de máquinas. Consiste en alimentar con data a las redes neuronales de las computadoras. La meta es que aprendan las características de algo y actúen en consecuencia.

En el 2016, Google organizó una competencia de Go (juego de mesa oriental similar al ajedrez) para exhibir las capacidades de AlphaGo.  Este programa se creó con la lógica del aprendizaje profundo (deep learning). Sugrió de GoogleDeep Mind, empresa especializada en el desarrollo de redes neuronales.

En esa oportunidad, Lee Sedor, campeón surcoreano de la disciplina, fue derrotado ¿la causa? AlphaGo estudió 30 millones de movimientos humanos en la tabla y dejó a Sedor con pocas alternativas de triunfo.

AlphaZero, de otro mundo

La última invención en esta área es AlphaZero, otra máquina producto de GoogleDeep Mind. Incorpora un módulo para jugar ajedrez, pero lo hace en base a las reglas de juego y no a estrategia, como todas sus antecesoras. AlphaZero se entrena a sí misma por ensayo y error. Con esta facultad, derrotó a Stockfish en diciembre 2017. Stockfish era un módulo de ajedrez (chess engine) considerado hasta el momento lo más avanzado en IA sobre el tablero. AlphaZero lo derrotó y lo hizo de tal manera (con jugadas nunca concebidas), que muchos catalogaron el juego como “de otro mundo”.

En aquel momento, Leontxo García, columnista de ajedrez en el diario El País (España), expresó: “si existe alguna civilización superior a la humana en otro planeta quizá juegue así de bien…”. Peter Heine Nielsen, experto en ajedrez, declaró a la publicación especializada Chess.com: “Tras leer el estudio y, especialmente, tras ver las partidas, pensé: Bueno, siempre me he preguntado cómo sería si una raza superior aterrizara en la tierra y nos enseñara cómo juegan ellos al ajedrez, y ahora siento que ya lo sé”.

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